我发布这个问题是为了征求有关如何在WindowsXP机器上优化R中多处理器使用的建议。目前我正在创建4个脚本(每个脚本都有例如for(iin1:100)和(iin101:200)等)，我同时在4个不同的Rsession中运行。这似乎使用了所有可用的CPU。不过，我想更有效地做到这一点。一种解决方案是使用“doMC”和“foreach”包，但这在Windows机器上的R中是不可能的。例如library("foreach")library("strucchange")library("doMC")#wouldthisbepossibleonawindowsmachine?registerD
多核最大均值差异（MK-MMD）与深度适应网络（DAN）1.理论基础（1）原点矩、中心矩引言：当我们描述一个随机变量xxx的时候，最直接的方法就是给出它的概率分布函数f(x)f(x)f(x)。一些简单的分布可以这么干，但是对于一些复杂的、高维的随机变量，我们无法给出它们的分布函数。这时候可以用随机变量的矩来描述一个随机变量，比如一阶原点矩是均值，二至四阶中心矩被定义为方差（variance）、偏度（skewness）和峰度（kurtosis）。如果两个分布的均值和方差都相同的话，它们应该很相似，比如同样均值和方差的高斯分布和拉普拉斯分布。但是很明显，均值和方差并不能完全代表一个分布，这时候就需
我正在对NodeJS与Java进行快速性能测试。选择的简单用例是查询MySQL数据库中的单个表。初步结果如下:Platform|DBConnections|CPUUsage|MemoryUsage|Requests/second==============================|================|===========|===============|================Node0.10/MySQL|20|34%|57M|1295JBossEAP6.2/JPA|20|100%|525M|4622Spring3.2.6/JDBC/Tomcat7.0|
我正在对NodeJS与Java进行快速性能测试。选择的简单用例是查询MySQL数据库中的单个表。初步结果如下:Platform|DBConnections|CPUUsage|MemoryUsage|Requests/second==============================|================|===========|===============|================Node0.10/MySQL|20|34%|57M|1295JBossEAP6.2/JPA|20|100%|525M|4622Spring3.2.6/JDBC/Tomcat7.0|
我想开始编写应用程序(C++)，这些应用程序将利用额外的内核来执行需要执行大量计算并且计算相互独立的部分代码。我有以下处理器:x64Family15Model104Stepping2AuthenticAMD~1900Mhz在WindowsVistaHomepremium32位和Opensuse11.064位上运行。在Intel平台上，我使用了以下APIIntelTBB、OpenMP。它们是否适用于AMD，AMD是否有类似的API。您的经验如何？ 最佳答案 OpenMP和TBB也可用于AMD-这也是一个编译器问题。例如。见linuxT
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。这个问题似乎不是关于aspecificprogrammingproblem,asoftwarealgorithm,orsoftwaretoolsprimarilyusedbyprogrammers的.如果您认为这个问题是关于anotherStackExchangesite的主题，您可以发表评论，说明问题可能在哪里得到解答。关闭8年前。Improvethisquestion我认为iPad2及更高版本是。iPhone呢？它适用于iPhone4S及更高版本还是iPhone4也内置了多核？
我已经阅读了很多有关在机器集群上运行的Hadoop和Map-Reduce的内容。有人知道Apache发行版是否可以在具有多个内核的SMP上运行吗？特别是，可以在同一台机器上运行多个Map-Reduce进程。调度程序将负责将它们分布在多个核心上。谢谢。-公斤 最佳答案 是的。您在每台机器上有多个map和reduce插槽，这些插槽由RAM和CPU决定(每个JVM实例默认需要1GB，因此具有16个内核的8GB机器仍然应该有7个任务插槽)来自hadoopwikiUsetheconfigurationknob:mapred.tasktrack
我有一个基本的AndroidTensorFlowInference示例，它可以在单线程中正常运行。publicclassInferenceExample{privatestaticfinalStringMODEL_FILE="file:///android_asset/model.pb";privatestaticfinalStringINPUT_NODE="intput_node0";privatestaticfinalStringOUTPUT_NODE="output_node0";privatestaticfinalint[]INPUT_SIZE={1,8000,1};publi
我有一个大文件(比RAM大，不能一次读取整个文件)，我需要逐行处理它(在C++中)。我想使用多个内核，最好是使用IntelTBB或MicrosoftPPL。我宁愿避免预处理这个文件(比如将它分成4个部分等)。我在考虑使用4个迭代器，初始化为文件中的(0,n/4,2*n/43*n/4)个位置等。这是好的解决方案吗？是否有简单的方法来实现它？或者您可能知道一些支持高效并发读取流的库？更新:我做了测试。IO不是瓶颈，CPU才是。而且我有很多RAM用于缓冲区。我需要解析记录(可变大小，每条约2000字节，记录由唯一的'\0'字符分隔)，对其进行验证，进行一些计算，并将结果写入另一个文件
我想在以下代码中并行化while循环:work0){nwork()没关系在排除的节点上执行，但我们希望尽量减少此类实例。上面while循环的目标是尽可能少地运行work()这不是令人尴尬的并行计算，所以我不知道如何使用parLapply直接地。可以使用主从框架，但我不知道有任何用于多核编程(在Windows上)的框架。作为一个具体的例子，你可以想到work(n)作为graph_exploration(n)(函数找到连接到n的所有节点)和exclude作为n的连通分量中的节点。最终目标是从每个连接的组件中找到一个节点。你想运行graph_exploration(n)尽可能少，因为这是一项
